经典葡萄酒数据集的聚类、降维及可视化实证研究

发布时间：2020-06-04 23:31

【摘要】：本文选择经典数据集Wine Data Set(详见2.1)作为研究对象,数据集中包含有三个类别的178个样品数据,每行样品数据包括了13种不同成分的测量值。使用Wine Data Set数据集构造不同维度的数据,再分别使用HC分层聚类、K-means划分聚类、DBSCAN密度聚类、EM模型聚类等四种常用聚类方法对维数逐渐增加的数据集进行聚类分析,对比聚类结果,探究数据维度递增时四种聚类方法的稳健性。为了直观简明地展示和比较各种聚类结果,本文设计了一种“色板”用于比较不同情形下的聚类结果。引入相似度、破碎度和理想度等概念,并在理想度最大的原则下确定各个类的主色调,同时在Excel中采用条件格式快速地根据聚类结果绘制色板,使得各种聚类结果实现了可视化。本文先对t-SNE(t-Distribution Stochastic Neighbor Embedding)降维算法做了必要介绍,随后将四种聚类方法分别与t-SNE降维算法结合使用,对不同维度的数据进行聚类分析,对比降维前后的聚类结果,探究t-SNE算法与四种常用聚类算法结合使用的可行性。
【图文】：

第 2 章 四种常用聚类方法ash（灰分的碱度）,Magnesium（镁）,Total phenols（总酚）,Flavanoids（类黄酮）,Nonflavanoid phenols（非黄烷类酚）,Proanthocyanins（原花青素）,Color intensity（颜色强度）,Hue（色调）,OD280/OD315 of diluted wines（稀释葡萄酒的 OD280 /OD315）,Proline（脯氨酸）

图 2.1 Malic acid、Ash、Total phenols、Flavanoids 变量数值波动图图 2.2 Nonflavanoid phenols、Proanthocyanins、Hue、OD280/OD315 of diluted wines 变量数值波动图
【学位授予单位】：云南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TS262.6;TP311.13

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本文编号：2697139